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AnyGPT

基于离散序列建模的多模态语言模型

AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型,能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示,实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本,前者实现了四种模态的对齐,后者基于AnyInstruct数据集训练,支持灵活的多模态交互。

picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本,采用NumPy全面编写,前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢,不支持多重训练或高级的采样方法,但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境,极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成
AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆
RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制,解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆,便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性,并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念,推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
GPT 4o - 突破性多模态AI模型现已免费开放
AI工具GPT 4oOpenAI人工智能多模态模型语音交互
OpenAI最新推出的GPT 4o多模态AI模型,整合了文本、音频和图像的实时处理能力。相较于前代GPT-4,GPT 4o在实时语音交互、情感识别表达和视觉处理方面均有显著提升。该模型现已向所有用户免费开放,同时为开发者提供了更具性价比的API服务。GPT 4o带来的自然对话体验,标志着AI应用进入了新阶段。
loopgpt - 易于扩展的模块化自动GPT框架
AI助手GithubL♾️pGPTOpenAI API密钥Python包开源项目插件式API
L♾️pGPT是基于Auto-GPT的Python模块化框架,设计注重模块化和扩展性。支持GPT 3.5,用户无须繁琐配置即可添加功能或自定义代理。此外,L♾️pGPT支持代理状态完整保存,使其能够在不依赖外部数据库的情况下序列化数据。
osintgpt - 基于GPT模型的开源情报分析Python包
GithubOSINT GPTOpenAIPython包向量存储开源项目文本分析
osintgpt是一个基于OpenAI GPT模型的Python包,用于文本分析和开源情报(OSINT)应用。它提供文本嵌入计算、相似文档搜索、交互式GPT对话等功能。该工具集成了SQLite数据库用于管理对话数据,并支持Qdrant向量存储以实现高效的向量相似度搜索。osintgpt适用于研究人员进行OSINT数据分析,但需注意使用过程中可能涉及的相关服务费用。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
OpenGpt - 一款支持用户创造与运行自定义ChatGPT应用的开源平台
AI平台GithubOpenGpt应用程序开源开源项目用户创造
OpenGpt为开源人工智能平台,允许用户自由创建和使用各种ChatGPT应用。平台提供实时更新,实现多语言支持,并计划增加用户登录、喜欢排序、收藏列表等功能。用户可利用API令牌移除限速,平台可能允许创作者盈利。
gpt-cli - 命令行聊天工具,支持多平台与自定义配置
API使用跟踪Githubgpt-cli命令行界面多助手支持开源项目模型定制
gpt-cli 是一个在终端中与 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 和 Cohere 等模型互动的命令行工具。具备自定义模型、参数与多个助理的功能,支持 API 使用追踪、快捷键、Markdown 格式及多行输入。通过 YAML 文件管理配置,适用于多种操作场景。
CareGPT - 医疗人工智能开源模型
CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署
CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型,提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合,全面支持LLaMA系列模型的训练,并构建了高效的问答系统,从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT,发掘更多医疗应用案例,并推进科技与医疗的深度结合。
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